企業(yè)如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)？當(dāng)前我們正處在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)也開始逐漸影響大我們工作和生活的方方面面，企業(yè)作為商業(yè)活動(dòng)的主體，也必將是大數(shù)據(jù)重要的是的應(yīng)用場(chǎng)景?，F(xiàn)在有很多企業(yè)也把大數(shù)據(jù)應(yīng)用到生產(chǎn)領(lǐng)域，某知

企業(yè)如何進(jìn)行大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)？

當(dāng)前我們正處在大數(shù)據(jù)時(shí)代，大數(shù)據(jù)也開始逐漸影響大我們工作和生活的方方面面，企業(yè)作為商業(yè)活動(dòng)的主體，也必將是大數(shù)據(jù)重要的是的應(yīng)用場(chǎng)景。

現(xiàn)在有很多企業(yè)也把大數(shù)據(jù)應(yīng)用到生產(chǎn)領(lǐng)域，某知名時(shí)裝品牌就是從大數(shù)據(jù)分析的結(jié)果來幫助服裝設(shè)計(jì)，實(shí)際大數(shù)據(jù)的分析能準(zhǔn)確可以反饋出市場(chǎng)對(duì)產(chǎn)品的認(rèn)可程度。

企業(yè)如何能應(yīng)用大數(shù)據(jù)呢？這是一個(gè)擺在企業(yè)管理者面前的問題，則是確實(shí)是擺在大數(shù)據(jù)從業(yè)者面前的問題。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用不僅僅是統(tǒng)計(jì)計(jì)算，更不重要的是大數(shù)據(jù)分析讓數(shù)據(jù)出現(xiàn)價(jià)值，讓數(shù)據(jù)指導(dǎo)生產(chǎn)、銷售、管理等一系列企業(yè)活動(dòng)。我懷疑企業(yè)要想借用大數(shù)據(jù)再產(chǎn)生價(jià)值，必須做了以上幾件事情：

第一，重新搭建大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)。解決數(shù)據(jù)的采集、整理好、存儲(chǔ)、結(jié)論、應(yīng)用等實(shí)際中問題。大數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)的搭建可以不分步驟進(jìn)行，也可以生克制化企業(yè)自身的特點(diǎn)接受團(tuán)隊(duì)配置。

第二，以目前的業(yè)務(wù)模式為切入點(diǎn)參與大數(shù)據(jù)操作。先從企業(yè)的核心業(yè)務(wù)就開始切人，解決問題的方法要從根本問題入手，然后把慢慢的發(fā)動(dòng)了攻擊。對(duì)此銷售企業(yè)來說，可以不從銷售會(huì)員的分析入手。

第三，培養(yǎng)企業(yè)的大數(shù)據(jù)思維。大數(shù)據(jù)思維的培養(yǎng)比較復(fù)雜到所有的企業(yè)管理人員，唯有組建了大數(shù)據(jù)思維才能真正的把大數(shù)據(jù)用下來。

大數(shù)據(jù)是我的研究方向之一，我目前也在帶大數(shù)據(jù)方向的研究生，我會(huì)陸陸續(xù)續(xù)在頭條上寫一些關(guān)於大數(shù)據(jù)方面的科普文章，感興趣的東西朋友可以不關(guān)注我的頭條號(hào)，不會(huì)相信肯定會(huì)會(huì)極大。

如果有大數(shù)據(jù)方面的問題，也這個(gè)可以詳細(xì)咨詢我。

謝謝！

如何做好大數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)分析？

大數(shù)據(jù)的技術(shù)大數(shù)據(jù)技術(shù)和：

1）數(shù)據(jù)采集：ETL工具專門負(fù)責(zé)將分布特點(diǎn)的、存儲(chǔ)和計(jì)算數(shù)據(jù)源中的數(shù)據(jù)如關(guān)系數(shù)據(jù)、平面數(shù)據(jù)文件等收集到原先中間層后參與擦洗、轉(zhuǎn)換、集成主板，最后加載到數(shù)據(jù)倉庫或數(shù)據(jù)集市中，下一界聯(lián)機(jī)分析處理、數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)。

2）數(shù)據(jù)存?。宏P(guān)系數(shù)據(jù)庫、NOSQL、SQL等。

3）基礎(chǔ)架構(gòu)：云存儲(chǔ)、分布式文件存儲(chǔ)等。

4）數(shù)據(jù)處理：自然語言處理(NLP，Natural Language Processing)是研究人與計(jì)算機(jī)交互的語言問題的一門學(xué)科。處理自然語言的關(guān)鍵是要讓計(jì)算機(jī)”理解”自然語言，所以才自然語言處理又叫暗自然語言理解也稱做計(jì)算語言學(xué)。另一方面它是語言信息處理的一個(gè)分支，一方面它是人工智能的核心課題之一。

5）統(tǒng)計(jì)分析：假設(shè)檢驗(yàn)、顯著性檢驗(yàn)、差異結(jié)論、具體分析、T檢驗(yàn)、方差分析、卡方結(jié)論、偏相關(guān)分析、距離分析、回歸分析、簡(jiǎn)單的方差分析、多元回歸分析、持續(xù)回歸、回歸預(yù)測(cè)與殘差結(jié)論、嶺重臨、logistic回歸分析、曲線估計(jì)也、因子分析、聚類分析、主成分分析、因子分析、快速聚類法與聚類法、區(qū)分分析、按分析、多元填寫講（最優(yōu)尺度結(jié)論）、bootstrap技術(shù)等等。

6）數(shù)據(jù)挖掘：具體分類（Classification）、肯定（Estimation）、預(yù)測(cè)（Prediction）、相關(guān)性分組或關(guān)聯(lián)規(guī)則（Affinitygrouping同問associationlimits）、聚類（Clustering）、描述和可視化、DescriptionwellVisualization）、復(fù)雜數(shù)據(jù)類型深處挖掘(Text,Web,圖形圖像，視頻，音頻等)模型預(yù)測(cè)：預(yù)測(cè)模型、機(jī)器學(xué)習(xí)、建模仿真。7）結(jié)果呈現(xiàn)：云計(jì)算、標(biāo)簽云、關(guān)系圖等。

一、搭建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)遇上上萬本的各種來源的數(shù)據(jù)，怎么對(duì)這些零散的數(shù)據(jù)并且比較有效的分析，能得到本身價(jià)值信息始終是大數(shù)據(jù)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)問題。、、

在堆建大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)之前，要先應(yīng)明確管理需求場(chǎng)景包括用戶的需求，大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)，是想能夠得到哪些有價(jià)值的信息，是需要接入的數(shù)據(jù)有哪些，比較明確設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)場(chǎng)景業(yè)務(wù)需求的大數(shù)據(jù)平臺(tái)要必須具備的基本是的功能，來決定平臺(tái)搭建過程中使用的大數(shù)據(jù)處理工具和框架。（1）操作系統(tǒng)的選擇

操作系統(tǒng)象使用開源版的RedHat、Centos也可以Debian另外底層的構(gòu)建平臺(tái)，要依據(jù)什么大數(shù)據(jù)平臺(tái)所要壘建的數(shù)據(jù)分析工具可以允許的系統(tǒng)，明智的選擇操作系統(tǒng)的版本。

（2）搭建中Hadoop集群Hadoop才是一個(gè)開發(fā)和運(yùn)行去處理大規(guī)模行動(dòng)數(shù)據(jù)的軟件平臺(tái)，利用了在大量的廉價(jià)劣質(zhì)計(jì)算機(jī)排成的集群中對(duì)海量數(shù)據(jù)并且分布式計(jì)算。Hadoop框架中最核心的設(shè)計(jì)是HDFS和MapReduce，HDFS是一個(gè)水平距離容錯(cuò)性的系統(tǒng)，適合布署在廉價(jià)的機(jī)器上，能可以提供高吞吐量的數(shù)據(jù)訪問，區(qū)分于那些有著超級(jí)大數(shù)據(jù)集的應(yīng)用程序；MapReduce是一套是可以從海量的數(shù)據(jù)中提純數(shù)據(jù)之后趕往結(jié)果集的編程模型。在生產(chǎn)實(shí)踐應(yīng)用中，Hadoop太更適合應(yīng)用于大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)和大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用，適合我服務(wù)吧于幾千臺(tái)到幾萬臺(tái)大的服務(wù)器的集群運(yùn)行，支持什么PB級(jí)別的存儲(chǔ)容量。

（3）選擇類型數(shù)據(jù)接入和預(yù)處理工具

面對(duì)各種來源的數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)接入那是將這些零散的數(shù)據(jù)整合在一起，綜合類起來接受分析。數(shù)據(jù)接入通常包括文件日志的接入、數(shù)據(jù)庫日志的接入、關(guān)系型數(shù)據(jù)庫的接入和應(yīng)用程序等的接入，數(shù)據(jù)接入正確的工具有Flume，Logstash，NDC（網(wǎng)易數(shù)據(jù)運(yùn)河系統(tǒng)），sqoop等。是對(duì)實(shí)時(shí)性要求也很高的業(yè)務(wù)場(chǎng)景，比如對(duì)未知于社交網(wǎng)站、新聞等的數(shù)據(jù)信息流是需要進(jìn)行急速的處理反饋信息，那么數(shù)據(jù)的接入這個(gè)可以在用開源的Strom，Sparkstreaming等。

數(shù)據(jù)預(yù)處理是在海量的數(shù)據(jù)中提純出可用特征，建立起寬表，修改數(shù)據(jù)倉庫，會(huì)不使用到HiveSQL，SparkSQL和Impala等工具。不斷業(yè)務(wù)量的增多，要進(jìn)行訓(xùn)練和清洗的數(shù)據(jù)也會(huì)變的更加復(fù)雜，也可以使用azkaban也可以oozie充當(dāng)工作流調(diào)度引擎，用來可以解決有多個(gè)hadoop或是spark等計(jì)算任務(wù)之間的依賴關(guān)系問題。

（4）數(shù)據(jù)存儲(chǔ)

除了Hadoop中已廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)存儲(chǔ)的HDFS，廣泛的還有一個(gè)分布式、正向列的開源數(shù)據(jù)庫Hbase，HBase是一種key/value系統(tǒng)，作戰(zhàn)部署在HDFS上，與Hadoop一般，HBase的目標(biāo)通常是依賴感橫向擴(kuò)展，是從斷的的減少廉價(jià)的商用服務(wù)器，提高可以計(jì)算和存儲(chǔ)能力。另外hadoop的資源管理器Yarn，可以為上層應(yīng)用形式能提供統(tǒng)一的資源管理和調(diào)度，為集群在利用率、資源統(tǒng)一時(shí)間等方面帶來龐大無比的好處。

（5）你選數(shù)據(jù)挖掘工具

Hive這個(gè)可以將結(jié)構(gòu)化的數(shù)據(jù)映射為一張數(shù)據(jù)庫表，并提供HQL的查詢功能，它是建立在Hadoop之上的數(shù)據(jù)倉庫基礎(chǔ)架構(gòu)，是就是為了增加MapReduce編寫工作的批處理系統(tǒng)，它的出現(xiàn)是可以讓那些精通滿SQL技能、可是不清楚MapReduce、編程能力較弱和不最善長(zhǎng)Java的用戶也能在HDFS小規(guī)模數(shù)據(jù)集上非常好的用來SQL語言查詢、匯總、分析數(shù)據(jù)。Impala是對(duì)Hive的一個(gè)補(bǔ)充，這個(gè)可以基于高效的SQL查詢，只不過Impala將整個(gè)查詢過程四等分了一個(gè)不能執(zhí)行計(jì)劃樹，而并非一串的MapReduce任務(wù)，相比較Hive有更好的并發(fā)性和避免了不必要的中間sort和shuffle。

可以對(duì)數(shù)據(jù)通過建模講，會(huì)用到機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的知識(shí)，正確的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，比如貝葉斯、邏輯回歸、決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、協(xié)同過濾等。

（6）數(shù)據(jù)的可視化在內(nèi)輸出低API

對(duì)此如何處理得到的數(shù)據(jù)也可以對(duì)接主流的BI系統(tǒng)，.例如國(guó)外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等，國(guó)內(nèi)的SmallBI和發(fā)展勢(shì)頭迅猛的網(wǎng)易有數(shù)（可免費(fèi)試用）等，將結(jié)果并且可視化，作用于決策分析；或者壓力增高到線上，意見線上業(yè)務(wù)的發(fā)展。

二、大數(shù)據(jù)分析1.可視化分析

大數(shù)據(jù)分析的使用者有大數(shù)據(jù)分析專家，同樣有普通用戶，可是他們二者對(duì)于大數(shù)據(jù)分析最基本的要求就是可視化數(shù)據(jù)分析，因?yàn)榭梢暬治瞿芊浅Ｖ庇^的呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)特點(diǎn)，同樣的還能夠相當(dāng)太容易被讀者所進(jìn)行，就如同看圖說話差不多簡(jiǎn)單明了。

2.數(shù)據(jù)挖掘算法

大數(shù)據(jù)分析的理論核心那是數(shù)據(jù)挖掘算法，各種數(shù)據(jù)挖掘的算法設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)有所不同的數(shù)據(jù)類型和格式才能非?？茖W(xué)一般的呈現(xiàn)出數(shù)據(jù)本身具備的特點(diǎn)，也正是是因?yàn)檫@些被全世界統(tǒng)計(jì)學(xué)家所很有名氣的各種統(tǒng)計(jì)方法（也可以稱之為真理）才能深入數(shù)據(jù)內(nèi)部，瘋狂挖掘出公認(rèn)的價(jià)值。至于一個(gè)方面也是因?yàn)橛羞@些數(shù)據(jù)挖掘的算法才能更飛速的處理大數(shù)據(jù)，如果一個(gè)算法得花上好幾年才能得出結(jié)論，那大數(shù)據(jù)的價(jià)值也就難以說清楚了。

3.預(yù)測(cè)性分析

大數(shù)據(jù)分析到了最后要的應(yīng)用領(lǐng)域之一就是流程挖掘，從大數(shù)據(jù)中挖掘點(diǎn)出特點(diǎn)，通過科學(xué)的建立模型，之后便是可以模型2sinx新的數(shù)據(jù)，使分析和預(yù)測(cè)未來的數(shù)據(jù)。

4.語義引擎

非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的多元化給數(shù)據(jù)分析帶來新的挑戰(zhàn)，我們需要一套工具系統(tǒng)的去分析什么，提煉數(shù)據(jù)。語義引擎不需要啊,設(shè)計(jì)到有充足的人工智能以根本無法從數(shù)據(jù)中拒絕地分離提取信息。

5.數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理

大數(shù)據(jù)分析離不開數(shù)據(jù)質(zhì)量和數(shù)據(jù)管理，高質(zhì)量的數(shù)據(jù)和快速有效的數(shù)據(jù)管理，畢竟在學(xué)術(shù)研究肯定在商業(yè)應(yīng)用領(lǐng)域，都都能夠只要總結(jié)結(jié)果的真實(shí)和有價(jià)值。大數(shù)據(jù)分析的基礎(chǔ)那就是以上五個(gè)方面，當(dāng)然深入地大數(shù)據(jù)分析的話，還有很多很多極其有特點(diǎn)的、更深入的、十分什么專業(yè)的大數(shù)據(jù)分析方法。

三、數(shù)據(jù)處理1.大數(shù)據(jù)處理之一

采集大數(shù)據(jù)的采集是指借用多個(gè)數(shù)據(jù)庫來可以接收內(nèi)心的微笑客戶端（Web、App或者傳感器形式等）的數(shù)據(jù)，并且用戶可以不是從這些數(shù)據(jù)庫來通過簡(jiǎn)單去查詢和處理工作。例如，電商會(huì)建議使用悠久的傳統(tǒng)的關(guān)系型數(shù)據(jù)庫MySQL和Oracle等來存儲(chǔ)每一筆事務(wù)數(shù)據(jù)，除此之外，Redis和MongoDB這樣的NoSQL數(shù)據(jù)庫也常用于數(shù)據(jù)的采集。在大數(shù)據(jù)的采集過程中，其主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是并發(fā)數(shù)高，只不過而有可能會(huì)有成千上萬的用戶來進(jìn)行訪問和操作，比如火車票售票網(wǎng)站和淘寶，它們并發(fā)的訪問量在峰值時(shí)提升到上百萬，所以我必須在采集端部署大量數(shù)據(jù)庫才能能支撐。而且怎么在這些數(shù)據(jù)庫之間接受負(fù)載均衡和分片真的是必須探索的思考和設(shè)計(jì)。

2.大數(shù)據(jù)處理之二

導(dǎo)入/預(yù)處理可是采集端本身會(huì)有很多數(shù)據(jù)庫，但如果沒有要對(duì)這些海量數(shù)據(jù)參與比較有效的分析，肯定應(yīng)該是將這些依附前端的數(shù)據(jù)導(dǎo)入到一個(gè)分散的規(guī)模大分布式數(shù)據(jù)庫，也可以分布式存儲(chǔ)集群，而且也可以在導(dǎo)入基礎(chǔ)上做一些簡(jiǎn)單點(diǎn)擦洗和預(yù)處理工作。也有一些用戶會(huì)在導(dǎo)入時(shí)使用來自Twitter的Storm來對(duì)數(shù)據(jù)接受流式可以計(jì)算，來柯西-黎曼方程部分業(yè)務(wù)的實(shí)時(shí)計(jì)算需求。導(dǎo)入與預(yù)處理過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)比較多是再導(dǎo)入的數(shù)據(jù)量大，每秒鐘的導(dǎo)入量你經(jīng)常會(huì)達(dá)到百兆，甚至連百兆級(jí)別。

3.大數(shù)據(jù)處理之三

統(tǒng)計(jì)/分析統(tǒng)計(jì)與分析主要注意憑借分布式數(shù)據(jù)庫，或者分布式計(jì)算集群來對(duì)存儲(chǔ)于陣內(nèi)的海量數(shù)據(jù)接受特殊的分析和分類匯總等，以柯西-黎曼方程大多數(shù)常見的分析需求，在這方面，一些實(shí)時(shí)性需求會(huì)用到EMC的GreenPlum、Oracle的Exadata，以及設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)MySQL的列式存儲(chǔ)Infobright等，而一些批處理，或是實(shí)現(xiàn)半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)的需求是可以使用Hadoop。統(tǒng)計(jì)與結(jié)論這部分的主要特點(diǎn)和挑戰(zhàn)是分析牽涉的數(shù)據(jù)量大，其對(duì)系統(tǒng)資源，特別是I/O會(huì)有如此大的占用。

4.大數(shù)據(jù)處理之四

挖掘與前面統(tǒng)計(jì)和分析過程完全不同的是，數(shù)據(jù)挖掘一般沒有什么預(yù)做修改好的主題，要注意是在可以做到數(shù)據(jù)上面接受基于條件各種算法的計(jì)算，最終達(dá)到起到預(yù)測(cè)國(guó)家（Predict）的效果，從而利用一些高級(jí)別數(shù)據(jù)分析的需求。比較是是算法有主要是用于聚類的Kmeans、用于統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)學(xué)的SVM和主要是用于分類的NaiveBayes，主要注意可以使用的工具有Hadoop的Mahout等。該過程的特點(diǎn)和挑戰(zhàn)比較多是用于挖掘的算法很古怪，并且可以計(jì)算牽涉的數(shù)據(jù)量和計(jì)算量都太大，具體方法數(shù)據(jù)挖掘算法都以單線程偏于。